评估中文SQuAD数据集中Allennlp模型的回答准确度和F1得分：SquadEmAndF1()指标

评估中文SQuAD数据集中Allennlp模型的回答准确度和F1得分可以使用SquadEmAndF1()指标。这个指标可以通过计算模型预测的答案和真实答案之间的精确匹配率以及F1得分来评估模型的性能。

在使用SquadEmAndF1()指标之前，我们首先需要加载中文SQuAD数据集和已训练好的Allennlp模型。可以使用以下代码加载数据集和模型：

import torch
from allennlp.data.dataset_readers import SquadReader
from allennlp.models import SimpleOpenQA
from allennlp.predictors import SimpleOpenQAPredictor
from allennlp.data import Vocabulary
from allennlp.training.metrics import SquadEmAndF1

# 加载数据集
reader = SquadReader()
dev_dataset = reader.read('path/to/chinese-squad/dev.json')

# 加载模型
vocab = Vocabulary.from_files('path/to/model/vocabulary')
model = SimpleOpenQA(vocab=vocab)
model.load_state_dict(torch.load('path/to/model/weights'))

# 创建预测器
predictor = SimpleOpenQAPredictor(model, dataset_reader=reader)

加载好数据集和模型后，我们可以使用SquadEmAndF1()指标来评估模型的性能。使用例子可以如下所示：

# 创建指标
em_and_f1_metric = SquadEmAndF1()

# 遍历数据集的实例，并计算指标
for instance in dev_dataset:
    question_text = instance.fields['question_text'].tokens
    passage_text = instance.fields['passage_text'].tokens
    answer_text = instance.fields['answer_text'].tokens
    
    # 获取模型的预测答案
    predictions = predictor.predict(question_text, passage_text)
    predicted_answer = predictions['best_span_str']
    
    # 计算指标
    em_and_f1_metric(predicted_answer, answer_text)
    
# 获取指标结果
em_score = em_and_f1_metric.get_metric()['em']
f1_score = em_and_f1_metric.get_metric()['f1']

在代码中，我们首先创建了SquadEmAndF1()指标，并为每个实例计算了模型的预测答案和真实答案之间的精确匹配率（Exact Match）以及F1得分。最后，通过调用get_metric()方法获取了最终的评估结果。

需要注意的是，上述代码中的路径需要根据实际情况进行修改。另外，为了运行代码，还需要安装相应的依赖库，如Allennlp和PyTorch。

通过使用SquadEmAndF1()指标评估中文SQuAD数据集中的Allennlp模型，可以得到模型的回答准确度和F1得分，从而评估其性能。